Advertisement

基于自组织特征映射的图像分类识别方法.rar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出了一种基于自组织特征映射（SOFM）的图像分类与识别新方法，有效提升了图像处理中的模式识别精度和效率。 使用自组织特征映射网络进行图像分类识别。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于自组织特征映射的图像分类识别方法.rar
    优质
    本研究提出了一种基于自组织特征映射（SOFM）的图像分类与识别新方法，有效提升了图像处理中的模式识别精度和效率。 使用自组织特征映射网络进行图像分类识别。
     
  • SOFM（自组织特征映射）代码
    优质
    SOFM代码是指实现自组织特征映射算法的编程代码。该算法是一种无监督学习方法，通过神经网络自动识别输入数据中的模式和结构，适用于数据聚类、降维等领域。 测试环境：MATLAB 2015自组织特征映射。这是我自己实现的一个版本。
     
  • 基于MATLAB的自组织特征映射神经网络
    优质
    本研究利用MATLAB平台构建并分析了自组织特征映射（SOFM）神经网络模型，探讨其在数据聚类和可视化方面的应用与优势。 在获胜神经元周围设定一个邻域半径，这个范围内的区域被称为优胜邻域。
     
  • SOM自组织特征映射网络模型
    优质
    简介：SOM（Self-Organizing Map）自组织特征映射网络是一种无监督学习算法，用于将高维数据映射到低维空间中，保持数据间拓扑关系。 对自组织特征映射（SOM）网络进行了详细的介绍，这对于学习该网络具有很好的帮助。
     
  • Kohonen SOFM（自组织特征映射）源程序
    优质
    这段简介可以这样描述：“Kohonen SOFM”即自组织特征映射程序，是一种无监督的人工神经网络模型。它能够将高维输入数据映射到低维空间，并保持其拓扑结构。该源代码适用于模式识别、数据可视化等领域研究和应用。 此目录包含实现Kohonen自组织特征映射网络的代码。源代码位于SOFM.CPP文件中。示例数据可以在SOFMSAMP.PAT文件中找到。SOFM程序接受向量形式的输入，并计算权重，输出显示在屏幕上。
     
  • 自组织特征映射(SOM)神经网络程序
    优质
    简介：自组织特征映射（SOM）神经网络程序是一种无监督学习算法，能够将高维数据映射到低维空间，保留数据间拓扑关系，广泛应用于数据分析与可视化。 自组织特征映射神经网络（SOM）是一种无教师学习网络，主要用于对输入向量进行区域分类。本程序编写了SOM网络的简单应用程序。
     
  • 自组织特征映射神经网络资料.zip
    优质
    本资料包包含了关于自组织特征映射（SOFM）神经网络的相关学习材料和代码示例。适合研究者与学生深入了解这一领域。 Self-organizing Map（SOM）神经网络是一种很好的工具，代码可以直接使用。
     
  • 基于MATLAB的树叶图像特征分类与识别（含图像分析、分割、特征提取及分类识别）.rar
    优质
    本资源提供了一种利用MATLAB进行树叶图像处理的方法，涵盖图像分析、分割、特征提取和分类识别等步骤。适用于科研和学习用途。 基于MATLAB实现的树叶图像特征分类识别项目包含了一系列的功能模块：图像分析处理、分割、特征提取以及分类识别。该项目以.rar格式打包提供下载。
     
  • som自组织特征映射神经网络的训练源代码
    优质
    本项目提供了一种基于Som（Self-Organizing Map）算法的自组织特征映射神经网络的Python训练源代码。通过该源码可以实现对数据集的学习和可视化，便于进行聚类分析。 训练自组织特征映射（SOM）神经网络的源代码非常有用且实用，掌握它非常重要。不了解的话可能会后悔。
     
  • 基于自组织映射的IRIS数据集SOM聚类分析-源码
    优质
    本项目提供了一个使用自组织映射(SOM)对经典的Iris数据集进行无监督学习和聚类分析的Python实现，包括详细的代码注释与实验结果展示。 自组织图在Python上的IRIS数据集上实现基本SOM聚类。 关于聚类结果的可视化：红色代表Iris-Setosa；绿色代表Iris-Virginica；蓝色代表Iris-Versicolor。 以上视觉表示的具体信息如下： 每个像素代表着SOM的一个节点。如果一个像素的颜色鲜艳，这意味着该颜色所标识的多个类别模式会激活这个像素点，即它是同一类别的许多图案的最佳匹配单位。反之亦然：深色像素意味着只有少数属于这种类别的模式被识别为最佳匹配单位。 此外，“蓝绿色”等混合色彩表示的是“灰色区域”，表明这些节点是不同类别数据集中的输入样本的最优匹配位置。 对于任何给定的数据点，如果某个节点显示为黑色，则说明它不是该特定输入的最佳匹配单元。